Skip to main content

Super-Resolution für mobile C-Bogen-Systeme

  • Conference paper
  • 1232 Accesses

Part of the book series: Informatik aktuell ((INFORMAT))

Auszug

Unter dem Begriff der Superresolution versteht man Algorithmen aus der Bildverarbeitung zur Auflösungssteigerung mittels niedrig aufgelöster Bilddaten. Die Roboterisierung eines mobilen C-Bogens bietet nun die Möglichkeit die physikalische Auflösung des Aufnahmesystems mittels dieser Techniken zu erhöhen. Anhand eines synthetischen CT-Phantoms wurden hierbei gängige Super-Resolution Verfahren evaluiert. Daneben werden Details zur Daten-Akquise und Fehler-Kompensation erläutert. Mittels eines prototypischen C-Bogen Systems konnten 3–4 fache Auflösungssteigerungen erreicht werden. Hierbei wurden Strukturen sichtbar, welche in den ursprünglichen Daten nicht erkennbar waren.

This is a preview of subscription content, log in via an institution.

Buying options

Chapter
USD   29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD   109.00
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Softcover Book
USD   139.00
Price excludes VAT (USA)
  • Compact, lightweight edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Learn about institutional subscriptions

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literaturverzeichnis

  1. Greenspan H. Super-resolution in medical imaging. The Computer Journal Advance Access. 2008.

    Google Scholar 

  2. Farsiu S, Robinson D, Elad M, et al. Advances and challenges in super-resolution. Int J Imag Sys Tech. 2004; 14:47–57.

    Article  Google Scholar 

  3. Chung J, Haber E, Nagy J. Numerical methods for coupled super-resolution. Inverse Problems. 2006;22:1261–1272.

    Article  MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  4. Bernhardt P, Lendl M, Deinzer F. New technologies to reduce pediatric radiation doses. Pediatr Radiol. 2006;36:212–215.

    Article  Google Scholar 

  5. Yaniv Z, Joskowicz L. Long bone panoramas from fluoroscopic x-ray images. IEEE Trans Med Imaging. 2004;23:26–35.

    Article  Google Scholar 

  6. Vandewalle P. Super Resolution from unregistered aliased images. EPF Lausanne; 2006.

    Google Scholar 

  7. Kim SP, Bose NK, Valenzuela HM. Recursive reconstruction of high resolution image from noisy undersampled multiframes. IEEE Trans Acoust Speech. 1990;38:1013–1027.

    Article  Google Scholar 

  8. Pham TQ, van Vliet LJ, Schutte K. Robust fusion of irregularly sampled data using adaptive normalized convolution. EURASIP J Appl Signal Process. 2006; p. 12.

    Google Scholar 

  9. Marques M, Neves A, Marques JS, et al. The Papoulis-Gerchberg algorithm with unknown signal bandwidth. In: Image Analysis and Recognition. Springer, Berlin; 2006.

    Google Scholar 

  10. Zomet A, Rav-acha A, Peleg S. Robust super resolution. In: Proc IEEE Workshop on Applications of Computer Vision; 2001. p. 645–650.

    Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Editor information

Editors and Affiliations

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 2009 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

About this paper

Cite this paper

Bodensteiner, C., Darolti, C., Schweikard, A. (2009). Super-Resolution für mobile C-Bogen-Systeme. In: Meinzer, HP., Deserno, T.M., Handels, H., Tolxdorff, T. (eds) Bildverarbeitung für die Medizin 2009. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-93860-6_31

Download citation

Publish with us

Policies and ethics